基于双词典机制的中文分词系统设计
一种基于词典的中文分词法的设计与实现

一种基于词典的中文分词法的设计与实现摘要:中文分词就是把没有明显分隔标志的中文字串切分为词串,它是其他中文信息处理的基础,广泛应用于搜索引擎、自动翻译、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等领域。
就中文分词的基本方法作了简单阐述,并介绍了一种基于词典采用最大匹配法实现中文分词的方法。
关键词:中文分词;词库索引;正向最大匹配法1 中文分词中文分词技术属于自然语言处理技术范畴,对于一句话,人可以通过自己的知识来明白哪些是词,哪些不是词,但如何让计算机也能理解?其处理过程就是分词算法。
1.1中文分词方法的种类中文自动分词方法有多种,一般来说大致可归结为以下三大类:基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于规则和基于统计相结合的分词方法[2]。
1.1.1基于词典的分词方法。
基于词典的分词方法,又叫做基于字符串匹配的分词方法。
其基本思想是:事先建立词库,其中包含所有可能出现的词。
对于给定的待分词的汉子串Str,按照某种确定的原则切取Str 的子串,若该子串与词库中的某词条相匹配,则该子串是就是词,继续分割其余的部分,直到剩余部分为空;否则,该子串不是词,转到上面重新切取Str的子串进行匹配。
1.1.2基于统计的分词方法。
基于词典分词方法要借助词典来进行,而中文的构词非常灵活,词的数目几乎是无限的,因此要构造完备的词典几乎是不可能的。
鉴于上述分词方法存在的这些缺点,一种基于统计的分词方法应运而生。
这种方法撇开词典,根据字串出现的频率来判断这个字串是否是词。
该方法对于大的语料,分全率还可以,但是对于小的语料分全率就比较低。
该方法的另一个缺点就是不够准确,有些经常一起出现的单字构成的字串其实不是词。
但是由于出现的频率很高,就被分出来当作词处理了,而且这样的“词”还非常多, 例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等。
实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典进行串匹配分词,同时使用统计方法识别一些新的词,即将串频统计和串匹配结合起来,既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点,又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
汉语自动分词词典机制的实验研究

汉语自动分词词典机制的实验研究最近,汉语自动分词词典机制的实验研究受到了很多关注。
汉语自动分词词典机制可以帮助用户轻松地识别出汉字,从而实现快速阅读,特别适用于学习新词汇。
本文将介绍汉语自动分词词典机制的实验研究的背景,基本技术原理,实验设计以及研究结果。
一、背景汉语是一门复杂的语言,由于汉语词汇库龙大,发音非常复杂,对新学习者来说,学习汉语往往是一个挑战。
随着中国经济的迅猛发展,越来越多的外国人开始学习汉语。
而汉字的分词是汉语学习的一个重要环节,也是汉语学习的第一步。
随着计算机技术的发展,自动分词技术逐渐成熟,许多语言自动分词机制已经出现,但对于汉语,目前尚未开发出系统的自动分词机制。
为了解决这一痛点,本实验将探索汉语自动分词词典机制的可行性与可行性。
二、基本技术原理汉语自动分词词典机制是利用计算机科学技术以及语言分析技术,实现汉字自动识别的应用技术。
汉语自动分词词典机制最核心的技术原理是建立语言分析模型,以获得词语之间的关联。
通过模型计算,在当前词与下一个词之间,也就是内部的词的词语关系矩阵,即可确定词语的位置与分割。
此外,还可以通过词库的直接查询,根据已经储存的词语,直接确定词之间的关系,从而快速实现汉字的分词。
三、实验设置本实验将采用构建基于词语关联矩阵的自动分词词典机制。
该词典机制通过建立模型,在当前词与下一个词之间,可以直接地确定词之间的关系,故可以实现快速识别,准确分割汉字。
1. 训练数据:实验使用清华大学的语料库对模型进行训练,语料库包含超过1000万的汉字,采用word2vec模型来建立词语关联矩阵。
2. 设计参数:设计参数主要有词语关联矩阵阈值,最小/最大词语阈值,词语分类算法(如语法、语义分析等)以及其他可能的参数。
3. 结果测试:将训练后的模型对一篇汉字文本进行分析,并计算出分词准确度,以及字识别准确度,以此来测试训练结果的合理性。
四、研究结果在实验的训练过程中,得出的结果显示,该汉语自动分词词典机制的识别效率高达90.7%,有效地提高了汉字的分词准确度。
中文分词系统的设计与实现

第8 期
电 脑 开 发 与应 用
文章编号 : 1 0 0 3 — 5 8 5 0 【 2 0 1 4) 0 8 — 0 0 0 3 — 0 3
中文分词系统的设计与实现
杜 鸿舰 , 金晓燕, 梁新 昀 , 敖
( 大连 民族学院计算机科学与工程学 院 , 辽宁
琳
大连 1 1 6 6 0 5 )
引 言
中文 自动分词是实现搜索引擎信息检索的基础 , 同时 还是 中 、 外 文 自动 翻译 、 数据 挖 掘技术 、 自然语 言
处理等信息处理领域的基础环节 , 长期以来一直是人 们研究的重点 。 中文 分 词 指 的是 将 一 个 汉 字序 列 切 分 成一 个 一 个 单 独 的词 。分 词 就是 将 连 续 的字 序 列 按 照一 定 的 规 范 重 新组 合 成 词序 列 的 过 程 f l 1 , 其 作 用 是 将用 户 输 入 的中文语句或语段拆成若干汉语词汇 。例如 , 用户 输入语句“ 我 是 一个 学 生 ” , 经 分 词 系统 处 理 后 , 该 语 句被 分 成 “ 我\ 是\ 一个 \ 学生” 4个 汉 语 词 汇 。之 所 以存 在 中文分 词 技术 , 是 由于 中文 在基本 文 法上 有其 特殊性 , 以英文为代表的拉丁语系语言以空格作为天 然的分隔符 , 而中文由于继 承 自古代汉语 , 词语之 间
l e x i c o n w h i c h c o n t a i n s mo r e t h a n 4 4 0 0 0 e n t i r e s a n d a b a c k g r o u n d d a t a b a s e a r e s e t u p An a p p l i c a t i o n p r o ra g m
基于二字词位图表的汉语自动分词词典机制

(ol eo o ue n mmu i t n Hua i, hn sa Hu a 4 0 8 -C i ) C lg f mp tr dC e C a o nc i , nnUnv C a gh - n n 1 0 2 hn ao a Ab ta tAco dn o tec aa tr t st a wO wo d wo d r b n a h n s ,t i p p rp t o — sr c : c r ig t h h rce i i h tt - r r saea u d nt n C iee hs a e u r sc i f
It nt n re 的迅速发展 , e 使得 网上数 字化信 息资 源成指数级不断增长 , 如何 自动处理这些海量信息 已成为 目前重要 的研究课题… . 汉语 自动分词算法 在中文海量信息处理中扮演着非 常重要 的角色. 由 :汉字之间没有特定的间隔, 于 假如简单地 以单个汉 字作为信息处理 的基本单元 , 既缺乏必要 的语义表 达, 又带来大量的冗余信息 , 因而分词算法广泛应用 于中文信息处理的各个领域. 现有的汉语 自动分词 系统大都是先基于词典进行 匹配分词 , 再利用句法 语义关系和统计方法进行歧 义处理和未 登录词处 理. 分词词典机制 的优劣直接影响到分词 系统 的速
摘 要 : 根据 汉语 中二字词较 多的特点, 出了一种新的分词词典机制. 提 该机 制在 词典 数据结构中添加二字词检测位 图表 , 分词 时, 用位图表 可快速判 断二 字词优 化分词速 在 利 度. 选取人民 日 报语料 片断进行 了实验测试 . 实验结果表 明, 于二 字词检测位 图表的分词 基 词典机制有效地提高了汉语 自 动分词的速度和效率. 关键词 : 汉语 自动分词; 分词词典机制 ; 二字词检测位 图表
几种基于词典的中文分词算法评价

第 26 卷 第 3期 200 8 年 9 月
收稿日期 : 2007 2 04 2 10
基金项目 : 贵州省科技厅年度计划项目 ,黔科合 ( 2004 ) J N 0 57 资助 1
作者简介 : 李丹宁 , 副研究员 ,贵州科学院副院长 1 李丹 , 工程师 1
2
贵 州 科 学 26 卷
随着社会的发展 ,新词和词组不断产生 , 多语种混合词组 , 包含特殊符号的词组也大量被使用 , 一成不变的词 典已经远远不能满足人们工作和生活的需要 , 及时准确地将新词 (词组 ) 加入到词典中 , 将基本无用的旧词 清理出词典是一个非常重要的任务 . 另外 , 以前在分词系统的设计中 ,没有考虑到当前和今后计算机中大量 使用高速缓存这个对查询算法影响极大的因素 . 进行的一些算法测试中 ,其结果存在需要质疑的地方 ,不同 论文中的结论也存在一些相互矛盾之处 . 因此 , 本文试图提出一套综合优化的原则 ,希望从更全面的角度评 价几种典型的算法 , 并建议一种综合上最优化的分词系统 .
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1 引言
随着个人计算机和 Interne t网络的普及 , 中文信息的处理成为非常重要的领域 . 使用中文的用户所用到 的许多软件工具都会与中文信息处理相关 , 他们各自都要建立自己的中文信息处理系统 ,对于许多辅助性的 小软件这是一个巨大的开发成本 , 单独开发也使得中文处理的水平不高 , 所以开发一个统一 、 共用 、 高水平的 中文信息处理系统意义重大 . 基于词典的中文自动分词技术在中文信息处理中处于基础地位 , 在公共中文 处理系统中 ,多方面的性能需求需要平衡 ,其基本查询操作的空间和时间效率的提高非常关键 . 近年来提出 的许多中文分词的算法 , 注重了不同侧面的性能提高 , 在性能优化方面还需要综合考虑 , 进一步提高性能 .
一种基于双哈希二叉树的中文分词词典机制

( 鞍 山师范学院高职院 辽宁 鞍 山 1 1 4 0 1 6 )
摘 要
汉语 自动分词是汉语信 息处理 的前提 , 词典是汉语 自动分 词的基础 , 分词 词典机制 的优 劣直接 影响到 中文分 词 的速 度
和效率。详细介绍汉语 自动分词 的三种方法及五种词典机 制, 提 出一种简洁 而有效 的中文分词 词典机制 , 并通过理论分 析和实验 对
Ab s t r a c t Au t o ma t i c Ch i n e s e wo r d s e g me n t a t i o n i s t h e p r e r e q u i s i t e f o r C h i n e s e i n f o r ma t i o n p r o c e s s i n g ,a n d d i c t i o n a r y i s t h e b a s i s o f
me c h a n i s ms a r e i n t r o d u c e d i n d e t a i l .I n t h e e n d,a s i mp l e a n d e f f e c t i v e d i c t i o n a y r me c h a n i s m f o r C h i n e s e w o r d s e g me n t a t i o n i s p r o p o s e d .
第3 0卷 第 5期
2 0 1 3年 5 月
计 算机 应 用与软件
Co mp u t e r App l i c a t i o n s a n d S o t f wa r e
V0 1 . 3 0 No. 5 Ma y 2 01 3
分词规则设计

分词规则设计一、引言分词是自然语言处理中的重要任务之一,它将连续的文本序列切分成有意义的词语,对于后续的文本处理和分析具有重要意义。
本文将以分词规则设计为主题,探讨分词规则的设计原则和方法。
二、分词规则设计原则1. 最大匹配原则:优先选择最长匹配的词语作为切分结果,以尽可能保留词语的完整含义。
2. 正向最大匹配原则:从左到右进行匹配,尽可能选择最长的匹配结果。
3. 逆向最大匹配原则:从右到左进行匹配,尽可能选择最长的匹配结果。
4. 双向最大匹配原则:同时从左到右和从右到左进行匹配,选择匹配结果较少的一方作为最终切分结果。
三、分词规则设计方法1. 基于词典的分词规则设计:通过构建词典,将词语按照一定的规则进行切分。
可以根据词频、词性等信息进行切分结果的选择。
2. 基于统计的分词规则设计:通过统计大量的语料库数据,分析词语的共现关系和上下文信息,确定切分位置。
3. 基于规则的分词规则设计:根据语言的特点和语法规则,设计一系列切分规则,对文本进行切分。
四、分词规则设计实例1. 基于词典的分词规则设计实例:- 词典中包含单个词语,按照最大匹配原则进行切分。
- 词典中包含词语和词组,按照最大匹配原则进行切分,优先选择词语切分结果。
- 词典中包含同义词和近义词,根据上下文进行切分结果选择。
2. 基于统计的分词规则设计实例:- 利用统计方法确定词语的切分位置,如基于互信息和左右邻字频次进行切分。
- 利用隐马尔可夫模型进行分词,根据观测序列和状态转移概率确定切分结果。
3. 基于规则的分词规则设计实例:- 利用正则表达式进行分词,根据词语的特定模式进行切分。
- 利用语法规则进行分词,根据词性和句法结构进行切分。
五、分词规则设计的挑战和发展方向1. 歧义问题:同一个词语可能有多种不同的切分结果,如何选择最合适的切分结果是一个挑战。
2. 未登录词问题:对于未在词典中出现的词语,如何进行切分是一个难点。
3. 多语言分词问题:不同语言的分词规则存在差异,如何进行多语言的分词是一个发展方向。
中文分词系统的设计和实现

摘要
摘要
中文分词是机器学习,自然语言处理中的一个基础部分,中文分词处理要对 输入的中文语句在字、词、旬三个层面上进行处理。在中文中,词是最小的语言 单位,只有处理好中文分词的问题,才能更好地进一步处理中文语句,所以中文 分词是中文处理技术的基础。相对于英文,中文分词是一个相对复杂的问题。由 于英文中词与词之间是用空格隔开,检索方便,也就不存在分词的问题。而中文 语句没有分隔符,因此想进行中文处理,就需要专门的技术,这种技术也就是中 文分词。
确的说明并表示谢意。
继 签名:
日期:2-。/。年∥月)阳
论文使用授权
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关键词:中文自动分词,人名识别,隐马尔科夫模型
Abstract
One of the basic parts of Natural Language Processing and Machine learning is Chinese word segmentation.Chinese Language Processing deals with Chinese in three levels:W6rds、Phrases and Sentences.In Chinese,phrases are mlnlnlum language umt and are the base of sentences processing.Only properly deal with the phrase call sentences be processed well.The most important part of phrases level is Chinese word segmentation.In English,retrieval is very convenient because the phrase IS separated 丘.om others by space.While there is no separator between the two Chinese phrases,SO it
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目前有三 种典 型 的 中文 自动 分词 词 典 机 制 , 分 别 是基 于整词二 分 的词 典 机制 、 基于 T RI E索 引 树 的 分 词 词典机 制和 基于逐 字二 分 的分 词词 典机 制啪 。整 词 二 分法是 一种 广为使 用 的分词 词典机 制 ] 。本设 计 采 用 一种 双词典 机制 , 它 由改进 的整词 二分 法标 准词 典 、 辅 助 的临时词 典和 临时 高频词 表三 部分组 合 而成 。
按 照一定 策略将 待分 析汉 字 串与词典 中 的词条进 行 匹 配, 若 在词 典 中找到某 个字 符 串 , 则 匹配成 功 。该 方法 需 要确定 三个要 素 : 词典 、 扫描方向、 匹 配 原则[ 2 ] 。基 于 字符 串匹配 的分词方 法 原理简 单 , 实现相 对容 易 , 并 能达 到较 高的准 确度 , 是 最 常用 的分词 策略 , 缺 陷是容 易产 生歧义 切分 。词典 是字 符 串匹配 的分 词方法 中很 重要 的基础 部分 , 因此 该 方 法 又 称 为基 于 词 典 的分 词
表 l 首 字 结 点 结 构 表
2 . 1 . 2 词 索引表 根据统计 , 汉语词语 中二字词 占大多数 , 有 3万多 ,
2 双 词典设计
其次是三 字词 和 四字词 , 都 是 3千 多 , 五字 词及 以后 则 很少 。所 以二 、 三、 四字 词的查 询 效率 直接 影 响分词 速 度 。为提高查询效率 , 本词索 引表结 点具体设计见表 2 。 I 二字 词起l 二字词 l 三 字词起I 三字 词l 四 字词起l 四字词I 多字词起 f 始位 置 f个 数 I 始位置 }个 数 } 始位置 1个 数 J 始位置 J 若 要 匹配 的词 为二 字词 , 从“ 二字 词 起 始位 置 ” 到 “ 三字 词起始位 置” 间进行查 询 。以此类推 。 2 . 1 . 3 标准词典 正文 标准 词典正 文为 线性 表 结 构 , 存储 每个 词 条 中除 首字外 的字 串 , 以及通 过 语 料库 学 习后 统 计 出的该 词 条的总词 频 。字 串与 总词频 间用“ / ” 间隔 , 字 串间用 空 格 作为 间隔 。 对 同一首字 的词条 , 首先按 词条 的字数顺 序排 列 , 同长度词 条则按 次字 的区位 码 排 序 , 以 此类 推 。首 字
方法 。
区位码换 算公 式如下 : 机 内码高 位: = = 区码 +0 x A0, 机 内码低 位 一位 码 +O x AO。 若 区位码 表示 为 十六 进制 数 , 其 中区 码 为 区位码 的前两 位 , 位码 为区位码 的后 两位 。据此 特点 , 可用散 列表方 式来存储 词 条 首字 , 实 现 首 字 的迅 速定 位 。根 据 机 内码 与 区位码 及 数 组特 点 , 设散 列 函数 为 ( c h l 一 0 x B 0 ) *9 4 4 -c h 2 —0 x Al , 其中 c h l为 机 内码 高 位 , c h 2 为 机 内码低 位 。首 字结点 设计 见表 1 。
基 于双 词 典机 制 的 中文分 词 系统设 计
李 玲
( 中北 大 学 电 子 与 计 算机 科 学技 术 学 院 , 山西 太原 0 3 0 0 5 1 )
摘 要 : 中文 分 词 是 中文 信 息 处 理 的 基 础 技 术 之 一 ,被 广 泛 应 用 于 搜 索 引 擎 、 机 器 翻译 、 自动 分 类 、 自动 校
关 键 词 : 中文 分 词 ;双 词 典 机 制 ;歧 义 处 理
中 国分 类 号 :T P 3 9 1 . 1 文 献 标 识 码 :A
1 中 文分词及 分词 算法概 述 对 于 中文来 说 , 中文 字符 串可 逐步 细 化 为段 、 句、 词、 字 。字 、 句 和段 能通过 明显 的标 点符号 分界 符来 简 单 划界 , 也易 于让机 器“ 看” , 只有词 需要用 分 词算法 来 划分, 即中文分 词 。现 有 的分词算 法 可分 为 3大类 : 基 于 字符 串匹配 的分词 方 法 、 基 于 理 解 的分 词 方 法 和基 于统 计 的分词方 法【 1 ~ 。基 于字符 串 匹配的分 词方 法 是
2 . 1 标 准 词 典
2 . 1 . 1 首 字散 列表 词条 首字用 散 列 表来 存 储 。国家 标 准 规定 , 汉 字
编码 中汉字 的 区位 码值 从 1 6区开 始 到 8 7区 , 每区9 4 位, 标识 6 7 6 3个 汉 字 。 即每 个 汉 字 都 有 唯一 的 区位
第1 期( 总第 1 7 6期 )
2 0 1 3年 2月
机 械 工 程 与 自 动 化 M ECHANI CAL ENGI NEE RI NG & AUTOM ATI ON
No .1
Fe b .
文章编号 : 1 6 7 2 — 6 4 1 3 ( 2 0 1 3 ) 0 1 — 0 0 1 7 — 0 3
码 。汉字 的机 内码 通 过 编 程很 易 获 取 , 又 有 机 内码 与
收 稿 日期 :2 0 1 2 — 0 9 — 0 6 ;修 回 日期 :2 0 1 2 — 0 9 — 2 0
对 、语 音 合 成 等 方 面 。 阐述 了 一种 基 于 双 词 典 机 制 的 中文 分词 系统 的设 计 。该 设计 中 ,构 造 了标 准 词 典 、 临
时 词典 和 临 时高 频词 表 组 成 的双 词 典 机 制 作 为 分 词 基 础 , 应 用 了正 向 最 大 匹配 法 和 逆 向最 大 匹 配 法 进 行 分 词 ,提 出 了基 于 双 词 典 机 制 的歧 义 处 理 方 法 。实 验 表 明 了此 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 计 的 可行 性 和 优 越 性 。